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  • 深度學(xué)習(xí)是如何迭代訓(xùn)練的 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 時(shí)間:2020-11-23 16:30:56 深度學(xué)習(xí)( Deep Learning,DL)機(jī)器學(xué)習(xí)一種,機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)人工智能必由之路。深度學(xué)習(xí)概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究,包含多個(gè)隱藏層多層感知器就是深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 深度學(xué)習(xí)概覽 深度學(xué)習(xí)概覽 時(shí)間:2020-12-17 10:03:07 HCIA-AI V3.0系列課程。本課程主要講述深度學(xué)習(xí)相關(guān)基本知識(shí),其中包括深度學(xué)習(xí)發(fā)展歷程、深度學(xué)習(xí)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)部件、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同類(lèi)型以及深度學(xué)習(xí)工程中常見(jiàn)問(wèn)題。 目標(biāo)學(xué)員
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  • 深度學(xué)習(xí)是如何迭代訓(xùn)練的 相關(guān)內(nèi)容
  • 本課程介紹了雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例,讓你對(duì)雙向深度學(xué)習(xí)有初步認(rèn)知。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、認(rèn)識(shí)雙向智能。 2、了解深度雙向智能理論、算法和應(yīng)用示例。 課程大綱 第1章 引言 第2章 雙向智能 第3章 深度雙向智能 華為云 面向未來(lái)智能世界,數(shù)字化企業(yè)發(fā)
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    云知識(shí) 基于深度學(xué)習(xí)算法 語(yǔ)音識(shí)別 基于深度學(xué)習(xí)算法語(yǔ)音識(shí)別 時(shí)間:2020-12-01 09:50:45 利用新型的人工智能(深度學(xué)習(xí))算法,結(jié)合清華大學(xué)開(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練,讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本原理與實(shí)戰(zhàn)同時(shí),更好了解人工智能相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。
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  • 深度學(xué)習(xí)是如何迭代訓(xùn)練的 更多內(nèi)容
  • 深度學(xué)習(xí)。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員了解如下知識(shí): 1、高效結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。 2、用NAS搜索輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)。 3、數(shù)據(jù)高效模型壓縮。 4、1bit量化。 課程大綱 第1章 能耗高效深度學(xué)習(xí)背景 第2章 高效神經(jīng)元和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 第3章 基于NAS輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 第4章
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    更好訓(xùn)練效果。 本次訓(xùn)練所使用經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)圖片 基于深度學(xué)習(xí)識(shí)別方法 與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)使用簡(jiǎn)單模型執(zhí)行分類(lèi)等任務(wù)不同,此次訓(xùn)練我們使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為訓(xùn)練模型,即深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)提取特征,不同層輸出常被視為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出不同尺度特征,上一層輸出
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    超越了人類(lèi)水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法知識(shí)。 課程簡(jiǎn)介 本課程將會(huì)探討深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論、算法、使用方法、技巧與不同深度學(xué)習(xí)模型。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論。 2、掌握深度學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)處理基本方法。 3、掌握深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練中調(diào)參、模型選擇的基本方法。
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    用,并實(shí)現(xiàn)售賣(mài)機(jī)智能化運(yùn)營(yíng),一個(gè)貫穿數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用完整項(xiàng)目。 目標(biāo)學(xué)員 希望了解AI與IoT技術(shù)結(jié)合場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)方法并掌握其開(kāi)發(fā)能力的人員。 課程目標(biāo) 通過(guò)學(xué)習(xí)本課程,學(xué)員可以對(duì)設(shè)備接入IoT平臺(tái)上報(bào)數(shù)據(jù),基于AI對(duì)設(shè)備上報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測(cè)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景有一個(gè)了解。
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    器中,容器掛載目錄地址唯一,只有運(yùn)行時(shí)容器能訪(fǎng)問(wèn)到。因此訓(xùn)練作業(yè)“/cache”安全。 如何查看訓(xùn)練作業(yè)資源占用情況? 在ModelArts管理控制臺(tái),選擇“訓(xùn)練管理>訓(xùn)練作業(yè)”,進(jìn)入訓(xùn)練作業(yè)列表頁(yè)面。在訓(xùn)練作業(yè)列表中,單擊目標(biāo)作業(yè)名稱(chēng),查看該作業(yè)詳情。您可以在“資源占用情況”頁(yè)簽查看到如下指標(biāo)信息。
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    ') 訓(xùn)練作業(yè)“/cache”目錄是否安全? ModelArts訓(xùn)練作業(yè)程序運(yùn)行在容器中,容器掛載目錄地址唯一,只有運(yùn)行時(shí)容器能訪(fǎng)問(wèn)到。因此訓(xùn)練作業(yè)“/cache”安全。 訓(xùn)練環(huán)境中不同規(guī)格資源“/cache”目錄大小 在創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)時(shí)可以根據(jù)訓(xùn)練作業(yè)大小選擇CPU、GPU或者Ascend資源。
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    、自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。 課程簡(jiǎn)介 本教程介紹了AI解決方案深度學(xué)習(xí)發(fā)展前景及其面臨巨大挑戰(zhàn);深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本單元組成和產(chǎn)生表達(dá)能力方式及復(fù)雜訓(xùn)練過(guò)程。 課程目標(biāo) 通過(guò)本課程學(xué)習(xí),使學(xué)員: 1、了解深度學(xué)習(xí)。 2、了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 課程大綱 第1章 深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 什么實(shí)時(shí)互動(dòng)學(xué)習(xí) 什么實(shí)時(shí)互動(dòng)學(xué)習(xí) 時(shí)間:2021-03-30 10:05:42 5G 行業(yè)解決方案 實(shí)時(shí)互動(dòng)學(xué)習(xí)解決方案場(chǎng)景華為云5G教育解決方案應(yīng)用場(chǎng)景之一,實(shí)時(shí)互動(dòng)學(xué)習(xí)利用手機(jī),平板或?qū)S?span style='color:#C7000B'>的設(shè)備,使學(xué)生獲得一種立體生動(dòng)強(qiáng)互動(dòng)高沉浸感體驗(yàn),對(duì)知識(shí)
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    面。 圖 點(diǎn)擊【激活學(xué)習(xí)卡】按鈕 進(jìn)入激活學(xué)習(xí)頁(yè)面后,您需要刮開(kāi)學(xué)習(xí)卡中激活碼圖層,在對(duì)應(yīng)框中輸入 16 位激活碼,或者直接在對(duì)應(yīng)框中輸入您收到激活碼,點(diǎn)擊【激活學(xué)習(xí)卡】按鈕。(注意區(qū)分 16 位激活碼中字母和數(shù)字:字母 O 和數(shù)字 0 容易混淆,字母 G 和數(shù)字 6 容易混淆)
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    了解 區(qū)塊鏈 基礎(chǔ)技術(shù),掌握區(qū)塊鏈服務(wù)部署應(yīng)用流程,提高區(qū)塊鏈服務(wù)使用能力 立即學(xué)習(xí) 區(qū)塊鏈應(yīng)用部署與運(yùn)維 區(qū)塊鏈應(yīng)用已由開(kāi)始金融延伸到物聯(lián)網(wǎng)、智能制造、供應(yīng)鏈管理、數(shù)據(jù)存證及交易等多個(gè)領(lǐng)域,將為云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、承載網(wǎng)絡(luò)等新一代信息技術(shù)發(fā)展帶來(lái)新機(jī)遇,其構(gòu)建可信機(jī)制,
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    人才培養(yǎng)解決方案是否還會(huì)以實(shí)戰(zhàn)為主?是否增加新環(huán)節(jié)? A:“與企業(yè)對(duì)接,以實(shí)踐為主”知途教育一直踐行方針,新增加功能屬于輔助性質(zhì),是為了節(jié)省時(shí)間,更高效學(xué)習(xí),會(huì)持續(xù)進(jìn)行優(yōu)化,但方針不變。 9、Q:知途AI人才培養(yǎng)解決方案具體計(jì)劃是什么?能否講下具體實(shí)施方案? A:針對(duì)
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    另外,5G技術(shù)應(yīng)用也是VR直播在移動(dòng)化與高清體驗(yàn)方面實(shí)現(xiàn)突破重要推手。相較于普通視頻文件,由于VR展示視角更廣,文件相對(duì)也較大,受網(wǎng)絡(luò)傳輸速率影響,此前高清VR直播需要通過(guò)高速有線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)。用戶(hù)無(wú)法通過(guò)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)觀看,也就導(dǎo)致了VR 視頻直播 用戶(hù)覆蓋面較小。5G網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn),帶來(lái)
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    并刪去距離橢圓較遠(yuǎn)邊緣點(diǎn),直至相鄰兩次迭代得到橢圓差別滿(mǎn)足要求為止。 在油枕內(nèi)取多條測(cè)溫線(xiàn),根據(jù)有油與無(wú)油部分存在溫度差特點(diǎn),微分求出各測(cè)溫線(xiàn)上灰度變化最大分界點(diǎn),迭代采用直線(xiàn)擬合并剔除偏差較大點(diǎn),得到油位分界線(xiàn)。最后計(jì)算橢圓中有油與無(wú)油部分面積,將面積歸算至油枕端面圓形中得到最終的油位值。
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    隨著云時(shí)代興起,渲染業(yè)務(wù)云化發(fā)展大勢(shì)所趨;數(shù)據(jù)以及計(jì)算全部可以在云上完成,滿(mǎn)足企業(yè)數(shù)據(jù)不下云,高效完成企業(yè)業(yè)務(wù)需求,減少企業(yè)重資產(chǎn)以及維護(hù)工作,使客戶(hù)更聚焦在自身業(yè)務(wù)發(fā)展上 華為云渲染解決方案架構(gòu)是什么樣? 華為云渲染解決方案提供高性能、高可靠、簡(jiǎn)便安全計(jì)算、存儲(chǔ)、
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    數(shù)據(jù)標(biāo)注 模型訓(xùn)練過(guò)程中需要大量已標(biāo)注數(shù)據(jù),因此在模型訓(xùn)練之前需要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注作業(yè)。ModelArts為用戶(hù)提供了標(biāo)注數(shù)據(jù)能力: 人工標(biāo)注:對(duì)于不同類(lèi)型(圖片、音頻、文本和視頻)數(shù)據(jù),用戶(hù)可以選擇不同標(biāo)注類(lèi)型。 智能標(biāo)注:智能標(biāo)注指基于當(dāng)前標(biāo)注階段標(biāo)簽及圖片學(xué)習(xí)訓(xùn)練,選中系
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    云知識(shí) CDN 回源如何工作? CDN回源如何工作? 時(shí)間:2022-07-13 17:12:13 【CDN優(yōu)惠活動(dòng)】 CDN回源原理 常規(guī)CDN都是回源。CDN回源就是當(dāng)有用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)某一個(gè)URL時(shí)候,若是被解析到那個(gè)CDN節(jié)點(diǎn)沒(méi)有緩存響應(yīng)內(nèi)容,或者緩存已經(jīng)到期,就
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    5、單擊工作項(xiàng)列表中對(duì)應(yīng)工作項(xiàng)“處理人”和“狀態(tài)”可以直接修改處理人和狀態(tài)。 安排迭代工作 新建迭代完成后,可以對(duì)工作安排迭代計(jì)劃。 1、單擊“工作 > 迭代”。 可查看不同迭代待交付工作項(xiàng)。 可拖動(dòng)工作項(xiàng)到指定迭代,為工作項(xiàng)設(shè)定迭代。 2、選中工作項(xiàng)拖動(dòng)到導(dǎo)航指定迭代中或直接修改列表迭代,為工作項(xiàng)指定迭代。
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